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摘要
本发明实施例公开了一种轴承故障检测方法和装置,包括：获取轴承的振动信号,并对所述振动信号进行预处理,得到待处理振动时序信号；将所述待处理振动时序信号输入至预先训练的故障分类模型,得到轴承振动信号故障分类结果；将所有分类结果中概率最大的类别作为检测的故障类别,完成轴承的故障检测。本发明实施例提供的方法以按时间序列连续采样的振动信号数值为检测信号直接作为样本用于卷积神经网络的训练样本,无需采用传统故障识别中对信号进行特征提取的步骤,弱化了特征提取在故障识别中对识别结果准确性的影响,并结合标签有监督地对整个网络进行参数训练,从而实现准确的轴承故障检测。
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